Neuromorphic Computing: Ang Kinabukasan ng Trading Bots 2026

Executive Summary: Ang pagmimina ng Bitcoin ay gumagamit ng labis na enerhiya. Ang pagsasanay ng AI ay gumagamit ng labis na enerhiya. Ang solusyon ay biyolohiya. Ang Neuromorphic Computing ay gumagamit ng "Spiking Neural Networks" (SNNs) upang iproseso ang impormasyon tulad ng isang biyolohikal na utak — pumuputok lamang kapag kinakailangan. Pinapayagan nito ang mga "Green HFT" bots na tumatakbo sa gilid (edge).

---

1. Panimula: Ang Von Neumann Bottleneck

Ang mga tradisyunal na kompyuter ay naghihiwalay sa Memory (RAM) at Processing (CPU). Ang paglilipat ng data pabalik at paabante ay kumokonsumo ng 90% ng enerhiya. Ang mga Neuromorphic Chips ay pinagsasama ang memorya at pagproseso, tulad ng mga synapses sa iyong utak.

2. Pangunahing Pagsusuri: Spiking Neural Networks (SNNs)

2.1 ANN kumpara sa SNN

• ANN (Standard AI): Ang bawat neuron ay pumuputok bawat millisecond. (Continuous Math).
• SNN (Neuromorphic): Ang mga neuron ay pumuputok lamang kapag may nangyaring "Spike" (pangyayari).
• Trading Analogy: Ang isang SNN bot ay natutulog kapag ang merkado ay patag. Ito ay gumising (pumuputok) lamang kapag nagkaroon ng pagbabago sa presyo. Ginagawa nitong hindi kapani-paniwalang mahusay para sa high-frequency data.

2.2 Ang Hardware: Intel Loihi 3 & IBM NorthPole

Sa 2026, makakabili na tayo ng mga PCIe card na may mga chip na ito. Ang isang karaniwang NVIDIA H100 GPU ay kumokonsumo ng 700 Watts. Ang isang Intel Loihi 3 ay kumokonsumo ng 2 Watts.

3. Teknikal na Pagpapatupad: Lava Framework

Ginagamit namin ang Lava library ng Intel upang iprograma ang mga SNN.

# 2026 Neuromorphic Trading Logic
import lava.lib.dl.slayer as slayer

# Tukuyin ang Spiking Neuron
block = slayer.block.cuba.Dense(
    neuron_params={
        'threshold': 1.0,
        'current_decay': 0.25,
        'voltage_decay': 0.03
    },
    weight_scale=2,
    count_log=True
)

# Trading Logic
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # Zero energy consumption

4. Mga Hamon at Panganib: Walang Backpropagation

Hindi mo maaaring sanayin ang mga SNN gamit ang karaniwang Backpropagation (dahil ang mga spike ay hindi differentiable).

• Solusyon: Sinasanay namin ang isang karaniwang ANN sa isang GPU, pagkatapos ay "kino-convert" ito sa isang SNN gamit ang isang pamamaraan na tinatawag na ANN-to-SNN Conversion (Rate Coding).

5. Panghinaharap na Pananaw: Bots sa Satellites

Dahil ang mga SNN ay gumagamit ng napakakaunting kuryente, maaari silang tumakbo sa Starlink Satellites. Sa 2027, ang mga kumpanya ng HFT ay maglalagay ng mga SNN bot nang direkta sa orbit upang bawasan ang 5ms mula sa latency sa pagitan ng New York at London (Bilis ng liwanag sa vacuum > Bilis ng liwanag sa fiber).

6. FAQ: Neuromorphic AI

1. Mas mabilis ba ito kaysa sa isang GPU? Sa mga tuntunin ng latency? Oo (microseconds). Sa mga tuntunin ng throughput? Hindi. Ang mga GPU ay mas mahusay pa rin para sa pagsasanay; Ang Neuromorphic ay mas mahusay para sa live inference.

2. Maaari ko bang bilhin ang hardware na ito? Oo. Nagbebenta ang Intel ng "Kapoho Point" USB stick para sa mga developer.

3. Bakit hindi pa ito sumisikat? Nangangailangan ito ng isang ganap na bagong paraan ng pag-iisip (Event-Based Programming) na kakaunting developer pa lang ang nakakabisado.

4. Para lang ba ito sa trading? Hindi. Ginagamit ito sa mga drone, robotics, at prosthetics. Kahit saan kung saan kritikal ang buhay ng baterya.

5. Ano ang "Event Cameras"? Mga camera na nagtatala lamang ng paggalaw (mga pagbabago sa pixel) sa halip na buong mga frame. Pinoproseso ng mga SNN ang data na ito nang native. Perpekto para sa pagsubaybay sa mga paggalaw ng ticker tape.